IVプロビットの場合のAPEの計算方法R

Question

Rでivprobitパッケージを使用して計測器でロジットモデルを推定しています。

私はこの論文で行ったように1つの変数の限界効果（別名平均部分的な効果、APE）を計算します：（。ページ29 F）http://pedro-ferreira.org/wp-content/uploads/2015/04/iPhone-SSRN-id2053420.pdf

論文で、彼らは

に参照する上で引用

Wooldridge、2002、p。クロスの

Wooldridge、JM 2002年計量経済分析：475とWooldridgeとImbens、しかし2007年

、私は

ソースR.にその計算を実装する方法を見つけ出すことができませんでしたセクションおよびパネル データ

Wooldridge、JM、Imbens、G. 2007.計量分析では何が新しくなりましたか？

Answer 1

はるかに一般的に平均限界効果（又は単に限界効果）として知られている

平均パーシャル効果（APE）が、R.

における方法一つのこのような多くの方法を容易に得ることができる使用することですパッケージmfx：

install.packages("mfx") 
require(mfx) # use logitmfx() or any other appropriate function from this package 

またはtonymiscからmfx機能。

もう一つは、ブートストラップを使用して、このようなこの一つとしてカスタム関数、次のとおりです。

mfxboot <- function(modform,dist,data,boot=1000,digits=3){ 
    x <- glm(modform, family=binomial(link=dist),data) 
    # get marginal effects 
    pdf <- ifelse(dist=="probit", 
       mean(dnorm(predict(x, type = "link"))), 
       mean(dlogis(predict(x, type = "link")))) 
    marginal.effects <- pdf*coef(x) 
    # start bootstrap 
    bootvals <- matrix(rep(NA,boot*length(coef(x))), nrow=boot) 
    set.seed(1111) 
    for(i in 1:boot){ 
    samp1 <- data[sample(1:dim(data)[1],replace=T,dim(data)[1]),] 
    x1 <- glm(modform, family=binomial(link=dist),samp1) 
    pdf1 <- ifelse(dist=="probit", 
        mean(dnorm(predict(x, type = "link"))), 
        mean(dlogis(predict(x, type = "link")))) 
    bootvals[i,] <- pdf1*coef(x1) 
    } 
    res <- cbind(marginal.effects,apply(bootvals,2,sd),marginal.effects/apply(bootvals,2,sd)) 
    if(names(x$coefficients[1])=="(Intercept)"){ 
    res1 <- res[2:nrow(res),] 
    res2 <- matrix(as.numeric(sprintf(paste("%.",paste(digits,"f",sep=""),sep=""),res1)),nrow=dim(res1)[1])  
    rownames(res2) <- rownames(res1) 
    } else { 
    res2 <- matrix(as.numeric(sprintf(paste("%.",paste(digits,"f",sep=""),sep="")),nrow=dim(res)[1])) 
    rownames(res2) <- rownames(res) 
    } 
    colnames(res2) <- c("marginal.effect","standard.error","z.ratio") 
    return(res2) 
}